package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.dto.ScrollResult;
import com.hmdp.dto.UserDTO;
import com.hmdp.entity.Blog;
import com.hmdp.entity.Follow;
import com.hmdp.entity.User;
import com.hmdp.mapper.BlogMapper;
import com.hmdp.service.IBlogService;
import com.hmdp.service.IFollowService;
import com.hmdp.service.IUserService;
import com.hmdp.utils.RedisConstants;
import com.hmdp.utils.SystemConstants;
import com.hmdp.utils.UserHolder;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * 服务实现类
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
@Slf4j
public class BlogServiceImpl extends ServiceImpl<BlogMapper, Blog> implements IBlogService {
    @Resource
    private IUserService userService;
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Resource
    private IFollowService followService;

    /**
     * 博文分页查询
     * @param current
     * @return
     */
    @Override
    public Result queryBlogList(Integer current) {
        // 根据用户查询
        Page<Blog> page =
                query().orderByDesc("liked").page(new Page<>(current, SystemConstants.MAX_PAGE_SIZE));
        // 获取当前页数据
        List<Blog> records = page.getRecords();
        // 查询用户
        records.forEach(
                blog -> {
                    //查询blog作者
                    this.queryBlogUser(blog);
                    //查询blog是否被当前用户点赞
                    this.isBlogLiked(blog);
                });
        return Result.ok(records);
    }

    /**
     * 根据id查blog
     * @param id
     * @return
     */
    @Override
    public Result queryBlog(Long id) {
        Blog blog = getById(id);
        if (blog == null) {
            Result.fail("不存在");
        }
        // 查询blog作者
        queryBlogUser(blog);
        // 查询blog是否被当前用
        // 户点赞
        isBlogLiked(blog);
        return Result.ok(blog);
    }

    /**
     * 查询blog作者
     * @param blog
     */
    private void queryBlogUser(Blog blog) {
        User user = userService.getById(blog.getUserId());
        blog.setName(user.getNickName());
        blog.setIcon(user.getIcon());
    }

    /**
     * 查询blog是否被当前用户点赞
     * @param blog
     */
    private void isBlogLiked(Blog blog) {
        UserDTO user = UserHolder.getUser();
        if (user == null) {
            return;
        }
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        String key = RedisConstants.BLOG_LIKED_KEY + blog.getId();
        //查询指定blog的点赞ZSET中 是否存在当前user
        //zset具有唯一性，一个用户只能点赞一次，并且要能排序，用于显示最新点赞5人，所以选择zset
        Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, userId.toString());
        blog.setIsLike(score != null);
    }

    /**
     * 博文点赞
     * @param id
     * @return
     */
    @Override
    public Result likeBlog(Long id) {
        // 判断用户是否能点赞，
        // 点赞，取消，移除redis
        // 未点赞，+1 存入reis
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        String key = RedisConstants.BLOG_LIKED_KEY + id;
        Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, userId.toString());
        if (score == null) { // ZSET中不存在 可以点赞 +1 添加redis
            boolean isSuccess = update().setSql("liked=liked+1").eq("id", id).update();
            if (isSuccess) {
                stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, userId.toString(), System.currentTimeMillis());
            }
        } else { // ZST存在 取消点赞 -1 移除redis
            boolean isSuccess = update().setSql("liked=liked-1").eq("id", id).update();
            if (isSuccess) {
                stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(key, userId.toString());
            }
        }
        return Result.ok();
    }

    /**
     * 最近点赞五人用户信息   先点赞的在前面  按照时间升序
     * @param id
     * @return
     */
    @Override
    public Result likesBlog(Long id) {
        String key = RedisConstants.BLOG_LIKED_KEY + id;
        // 先点赞的在前面  按照时间升序
        Set<String> top5 = stringRedisTemplate.opsForZSet().range(key, 0, 4);

        if (top5 == null || top5.isEmpty()) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        //string转long
        List<Long> ids = top5.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());
        String join = StrUtil.join(",", ids);
        //根据ids的顺序来查询，因为此处大小不是标志，标志是先后顺序
        List<User> users =
                userService.query().in("id", ids).last("order by field (id," + join + ")").list();
        //user转userDTO
        List<UserDTO> collect =
                users.stream()
                        .map(u -> BeanUtil.copyProperties(u, UserDTO.class))
                        .collect(Collectors.toList());
        return Result.ok(collect);
    }

    /**
     * 保存博文 并推送给粉丝
     * @param blog
     * @return
     */
    @Override
    public Result saveBlog(Blog blog) {
        // 获取登录用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        blog.setUserId(userId);
        // 保存探店博文  推送给粉丝 redis实现 推件箱
        boolean save = save(blog);
        if (!save) {
            return Result.fail("失败");
        }

        //查询出关注了userId的用户，即查询userId的所有粉丝
        List<Follow> follows = followService.query().eq("follow_user_id", userId).list();

        //follow中的userId就是粉丝id  没粉丝的时候follows为空，foreach不会遍历空
        for (Follow follow : follows) {
            Long uId = follow.getUserId();//粉丝id
            String key = RedisConstants.FEED_KEY + uId;
            //推送 k:用户 v:博文  把博文推送给对应的粉丝
            //这里也采用ZSET 因为ZSET有序，最新的消息在最上面，
            stringRedisTemplate
                    .opsForZSet()
                    .add(key, blog.getId().toString(), System.currentTimeMillis());
        }
        return Result.ok(blog.getId());
    }

    /**
     * 分页查询关注的博文，滚动分页,
     *              //传入当前时间，偏移量
     *              //返回最小时间，偏移量
     * @param max
     * @param offset
     * @return
     */
    @Override
    public Result queryFollow(Long max, Integer offset) {
        log.info("{},,,,{}",max,offset);
        // 1获取当前用户，2查询收件箱，3解析，blogId，score（时间戳），offset 4根据blogid查blog返回
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        String key = RedisConstants.FEED_KEY + userId;
        // zrevrangbysocre key max min limt offset count
        //max:当前时间|上次最小时间
        //min:0
        //offset:0|重复个数
        //count:2

        //新发布的在前面，时间大的在前面，降序，按下标查会导致重复，所以按分数查

        //每次从最小的下一条查 滚动查询：每次查询记录上一次最小值就是下一次查询的最大值
        //上一次有多个重复最小值，有n个，下次偏移量就为n
        //为什么用zset，因为支持             根据分数查询，偏移量，倒序，
        Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> typedTuples =
                stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(key, 0, max, offset, 2);
        if (typedTuples.isEmpty() || typedTuples == null) {
            return Result.ok();
        }
        ArrayList<Long> ids = new ArrayList<>();
        long minTime = 0;
        int os = 1;
        for (ZSetOperations.TypedTuple<String> typedTuple : typedTuples) {
            ids.add(Long.valueOf(typedTuple.getValue()));
            long time = typedTuple.getScore().longValue();
            if (time == minTime) {//等于最小时间，os+1
                os++;
            } else {//time按时间降序，所以不等于最小时间，他就是最小时间，并os置为1，
                minTime = time;
                os = 1;
            }
        }

        ScrollResult scrollResult = new ScrollResult();
        String join = StrUtil.join(",", ids);
        List<Blog> list = query().in("id", ids).last("order by field (id," + join + ")").list();
        for (Blog blog : list) {
            // 查询blog作者
            this.queryBlogUser(blog);
            // 查询blog是否被当前用户点赞
            this.isBlogLiked(blog);
        }
        scrollResult.setList(list);
        scrollResult.setOffset(os);
        scrollResult.setMinTime(minTime);
        return Result.ok(scrollResult);
    }
}
